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与文档对话,由Llama Index提供支持
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在本视频中,我们将使用Llama索引与您的文档系统建立聊天。我将解释与骆驼索引相关的概念,重点是理解矢量存储索引。 时间轴: [00:00]什么是Llama指数 [0:10]系统架构 [02:54]Llama索引设置 [04:54]加载文档 [05:42]创建矢量存储索引 [06:16]正在创建查询引擎 [07:06]文件问答 [09:00]如何保持索引 [10:20]指数里面有什么? [11:38]如何更改默认LLM [13:25]更改区块大小 [14:26]使用带有Llama索引的开源LLM
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第二节:理解RAG中的嵌入以及如何使用 Llama-Index
Llama-2与LocalGPT_与文档进行对话
如何在本地下载Llama 2
第三节:基于Llama Index的RAG:矢量存储
TinyLlama:小语言模型时代已经到来
Llama 2 微调与QLoRA
Llama 2的巨大32K上下文
如何本地安装CODE LLaMA(TextGen WebUI)
打开解释器:使用CodeLlama在本地运行ChatGPT代码解释器
在自定义数据集上微调您自己的TinyLlama
LocalGPT&Llama-2添加聊天历史记录和自定义提示模板
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